Samonaprawiające się potoki: AI do automatycznego wykrywania incydentów i odzyskiwania - Plan Szkolenia

AI-driven deployment orchestration to podejście wykorzystujące uczenie maszynowe i automatyzację do zarządzania strategiami wdrażania, wykrywania anomalii oraz automatycznego wycofywania zmian w razie potrzeby.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zoptymalizować procesy wdrażania z wykorzystaniem decyzji opartych na AI oraz zwiększyć ich odporność.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrażać strategie wdrażania wspierane przez AI w celu bezpieczniejszych deployów.
• Przewidywać ryzyko wdrożenia przy użyciu analiz opartych na uczeniu maszynowym.
• Integrować zautomatyzowane procesy wycofywania zmian w oparciu o wykrywanie anomalii.
• Zwiększać obserwowalność systemu, aby wspierać inteligentną orkiestrację.

Format kursu

• Demonstracje prowadzone przez instruktora z dogłębną analizą techniczną.
• Praktyczne scenariusze skupione na eksperymentowaniu z wdrożeniami.
• Ćwiczenia praktyczne symulujące rzeczywiste wyzwania orkiestracji.

Opcje dostosowania kursu

• Na życzenie można zorganizować dostosowane integracje, wsparcie dla łańcucha narzędzi lub dostosowanie do istniejących procesów.

Sztuczna inteligencja dla DevOps to zastosowanie sztucznej inteligencji do wzmocnienia procesów ciągłej integracji, testowania, wdrażania i dostarczania za pomocą technik inteligentnej automatyzacji i optymalizacji.

Ten prowadzony przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowane do pośrednio zaawansowanych profesjonalistów DevOps, którzy chcą włączyć sztuczną inteligencję i maszynowe uczenie do swoich potoków CI/CD, aby poprawić prędkość, dokładność i jakość.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Integrować narzędzia AI do potoków CI/CD dla inteligentnej automatyzacji.
• Zastosować testowanie, analizę kodu i wykrywanie wpływu zmian oparte na sztucznej inteligencji.
• Optymalizować strategie budowania i wdrażania za pomocą przewidywawczych wniosków.
• Implementować śledzenie i ciągłe doskonalenie przy użyciu pętli zwrotnej zintegrowanej z AI.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wieloćwierciowe ćwiczenia i praktyka.
• Implementacja na żywo w środowisku laboratorium.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, prosimy o kontakt z nami.

AIOps to prężnie rozwijająca się dziedzina, która odpowiada na potrzeby nowoczesnych, złożonych środowisk IT – szczególnie tych działających w architekturze chmurowej. Kurs AIOps Foundation to kompleksowe wprowadzenie do koncepcji, technologii i praktyk związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w operacjach IT.

Program omawia tło powstania AIOps, kluczowe założenia, narzędzia oraz wyzwania organizacyjne, przed którymi stoją zespoły IT wdrażające te podejścia.

Szkolenie kończy się egzaminem, którego zdanie uprawnia do uzyskania certyfikatu AIOps Foundation – uznawanego na całym świecie, ważnego przez 3 lata.

Dla kogo?

Szkolenie adresowane jest do specjalistów i menedżerów związanych z:

operacjami IT,

DevOps i SRE,

architekturą chmurową,

analizą danych i Data Science,

rozwojem oprogramowania,

bezpieczeństwem IT,

zarządzaniem produktami i projektami.

AIOps (Sztuczna Inteligencja dla Operacji IT) jest coraz częściej wykorzystywane do prognozowania incydentów przed ich wystąpieniem oraz automatyzacji analizy przyczyn źródłowych (RCA) w celu minimalizacji przestojów i przyspieszenia rozwiązywania problemów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów IT, którzy chcą wdrożyć analitykę predykcyjną, zautomatyzować naprawę oraz projektować inteligentne przepływy pracy RCA przy użyciu narzędzi AIOps i modeli uczenia maszynowego.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć i trenować modele ML do wykrywania wzorców prowadzących do awarii systemów.
• Automatyzować przepływy pracy RCA na podstawie korelacji logów i metryk z wielu źródeł.
• Integrować procesy alertowania i naprawy z istniejącymi platformami.
• Wdrażać i skalować inteligentne potoki AIOps w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

AIOps (Sztuczna Inteligencja dla IT Operations) to praktyka stosująca uczenie maszynowe i analizę danych w celu automatyzacji i poprawy działań IT, szczególnie w obszarach monitorowania, wykrywania incydentów i reagowania na nie.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do specjalistów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zaimplementować techniki AIOps w celu korelacji metryk i logów, zmniejszenia liczby ostrzeżeń i poprawy obserwowalności za pomocą inteligentnej automatyzacji.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i architekturę platform AIOps.
• Korelować dane między logami, metrykami i śladami w celu identyfikacji przyczyn podstawowych.
• Zmniejszyć zmęczenie spowodowane ostrzeżeniami dzięki inteligentnemu filtrowaniu i redukcji hałasu.
• Używać open-source lub komercyjnych narzędzi do monitorowania i automatycznego reagowania na incydenty.

Format Szkolenia

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Implementacja ręczna w środowisku live-lab.

Opcje Dostosowywania Szkolenia

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Rurociadowa AIOps zbudowana wyłącznie z narzędzi open-source pozwala zespołom na projektowanie ekonomicznych i elastycznych rozwiązań dla obserwacji, wykrywania anomalii oraz inteligentnego alertowania w środowiskach produkcyjnych.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub na miejscu) jest skierowany do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą zbudować i wdrożyć całościowy rurociąd AIOps przy użyciu narzędzi takich jak Prometheus, ELK, Grafana i niestandardowe modele ML.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zaprojektować architekturę AIOps używając tylko komponentów open-source.
• Zbierać i normalizować dane z logów, metryk i śladów.
• Zastosować modele ML do wykrywania anomalii i przewidywania incydentów.
• Automatyzować alertowanie i naprawę za pomocą narzędzi open-source.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany kurs dla tego szkolenia, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.

Generowanie testów za pomocą AI to zestaw technik i narzędzi, które automatyzują tworzenie przypadków testowych oraz przewidują luki w testowaniu przy użyciu uczenia maszynowego.

Ta prowadzona przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki AI do automatycznego generowania testów i prognozowania obszarów niewystarczającej pokrycia.

Po ukończeniu tego warsztatu uczestnicy będą gotowi, aby:

• Korzystać z modeli AI do tworzenia skutecznych scenariuszy testowych jednostkowych, integracyjnych i końcowych.
• Analizować kod źródłowy za pomocą uczenia maszynowego w celu wykrycia potencjalnych luk w pokryciu.
• Integrować generowanie testów oparte na AI z przepływami pracy CI/CD.
• Optymalizować strategie testowe na podstawie predykcyjnej analizy awarii.

Format kursu

• Kierowane wykłady techniczne wsparte kompetentnymi wskazówkami.
• Sesje praktyczne oparte na scenariuszach i ćwiczenia praktyczne.
• Eksperymentowanie w kontrolowanym środowisku testowym.

Opcje dostosowywania kursu

• Jeśli potrzebujesz, aby to szkolenie było dostosowane do Twojej łańcuchy narzędzi lub przepływów pracy, prosimy o kontakt, aby dopasować.

Automatyzacja QA z wykorzystaniem sztucznej inteligencji ulepsza tradycyjne testowanie poprzez generowanie inteligentnych przypadków testowych, optymalizację pokrycia regresyjnego oraz integrację inteligentnych bramek jakości w potoki CI/CD dla skalowalnej i niezawodnej dostawy oprogramowania.

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanego dla profesjonalistów QA i DevOps, którzy chcą zastosować narzędzia AI do automatyzacji i skalowania gwarancji jakości w przepływach pracy ciągłej integracji i wdrożenia.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Generować, priorytetyzować i utrzymywać testy za pomocą platform automatyzacji sterowanych AI.
• Integrować inteligentne bramki jakości do potoków CI/CD, aby zapobiegać regresjom.
• Używać AI do testowania eksploracyjnego, przewidywania defektów i analizy niestabilności testów.
• Optymalizować czas i zakres testowania w szybko zmieniających się projektach agilnych.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, prosimy o kontakt z nami.

Monitorowanie zgodności wspierane sztuczną inteligencją to dyscyplina, która stosuje inteligentną automatyzację do wykrywania, egzekwowania i walidacji wymagań politycznych w ciągu całego cyklu dostawy oprogramowania.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów o poziomie średnim, którzy chcą zintegrować kontrolę zgodności opartą na AI w swoje potoki CI/CD.

Po ukończeniu tego szkolenia, uczestnicy będą wyposażeni, aby:

• Stosować sprawdzania oparte na AI do identyfikowania luk w zgodności podczas kompilacji oprogramowania.
• Korzystać z inteligentnych silników polityki do egzekwowania standardów regulacyjnych, bezpieczeństwa i licencji.
• Wykrywać automatycznie odchylenia konfiguracji.
• Wcześniej dołączać raportowanie zgodności w procesy dostawy oprogramowania.

Format Szkolenia

• Prezentacje prowadzone przez instruktora, wsparte praktycznymi przykładami.
• Ćwiczenia praktyczne skupione na realnych scenariuszach zgodności CI/CD.
• Stosowane doświadczenie w kontrolowanym środowisku labolatorium DevSecOps.

Opcje Dostosowywania Szkolenia

• Jeśli Twoja organizacja wymaga dostosowanych integracji zgodności, prosimy o kontakt, aby zaplanować.

GitHub Copilot to asystent kodujący oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga w automatyzacji zadań programistycznych, w tym operacji DevOps, takich jak pisanie konfiguracji YAML, akcje GitHub Actions i skryptów wdrażania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest kierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą używać GitHub Copilot do uproszczenia zadań DevOps, poprawy automatyzacji i zwiększenia produktywności.

Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Korzystać z GitHub Copilot do pomocy w pisanie skryptów powłoki, konfiguracji i potoków CI/CD.
• Wykorzystywać uzupełnianie kodu przez AI w plikach YAML i akcjach GitHub Actions.
• Przyspieszać procesy testowania, wdrażania i automatyzacji.
• Odpowiadać odpowiedzialnie na AI, zrozumiało jej ograniczenia i najlepsze praktyki.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Przećwiczanie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, skontaktuj się z nami.

DevSecOps z AI jest praktyką integracji sztucznej inteligencji w DevOps pipelines w celu wykrywania zagrożeń, egzekwowania polityk bezpieczeństwa i automatyzacji reakcji w trakcie całego cyklu dostarczania oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z zakresu DevOps i bezpieczeństwa na poziomie średnim, którzy chcą stosować narzędzia i praktyki oparte na sztucznej inteligencji w celu poprawy automatyzacji bezpieczeństwa w procesach rozwoju i wdrażania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wbudować narzędzia bezpieczeństwa zasilane sztuczną inteligencją w pipelines CI/CD.
• Używać statycznej i dynamicznej analizy wspieranej sztuczną inteligencją do wykrywania problemów na wczesnym etapie.
• Automatyzować wykrywanie tajnych informacji, skanowanie wulnerabilności kodu i analizę ryzyka związanego z zależnościami.
• Włączanie proaktywnego modelowania zagrożeń i egzekwowania polityk przy użyciu inteligentnych technik.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie w ramach tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.

Platformy AIOps, takie jak Splunk, Moogsoft i Dynatrace, zapewniają potężne możliwości wykrywania anomalii, korelacji alertów i automatyzacji odpowiedzi w dużych skalowych środowiskach IT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zespołów IT na poziomie średnim, które chcą zintegrować narzędzia AIOps z ich obecnym stosem obserwacyjności i operacyjnymi przepływami pracy.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i zintegrować Splunk, Moogsoft i Dynatrace w jednolitą architekturę AIOps.
• Korelować metryki, logi i zdarzenia w rozproszonych systemach za pomocą analizy napędzanej sztuczną inteligencją.
• Automatyzować wykrywanie, priorytetyzację i odpowiedź na incydenty z wbudowanymi i niestandardowymi przepływami pracy.
• Optymalizować wydajność, zmniejszać MTTR i poprawiać efektywność operacyjną na skalę przedsiębiorstwa.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wielość ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

Narzędzia Prometheus i Grafana są szeroko stosowanymi narzędziami do obserwowalności w nowoczesnej infrastrukturze, podczas gdy uczenie maszynowe wzmocnia te narzędzia inteligentnymi i przewidywalnymi wglądami do automatyzacji decyzji operacyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów zajmujących się obserwowalnością na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą modernizować swoją infrastrukturę monitorowania poprzez integrację praktyk AIOps z użyciem narzędzi Prometheus, Grafana i technik uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować Prometheus i Grafana do obserwowalności w różnych systemach i usługach.
• Zbierać, przechowywać i wizualizować wysokiej jakości dane szeregowe.
• Stosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i prognozowania.
• Budować inteligentne reguły alertów opierające się na przewidywalnych wglądach.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

LLMs i autonomiczne ramy agentów, takie jak AutoGen i CrewAI, redefiniują sposób, w jaki zespoły DevOps automatyzują zadania, takie jak śledzenie zmian, generowanie testów i klasyfikacja alertów, symulując współpracę i podejmowanie decyzji w sposób przypominający człowieka.

To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie online lub stacjonarnym jest skierowane do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą projektować i wdrażać automatyzowane przepływy pracy DevOps zasilane dużymi modelami językowymi (LLMs) i wieloagentowymi systemami.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Integrować agentów opartych na LLMs w przepływy pracy CI/CD dla inteligentnej automatyzacji.
• Automatyzować generowanie testów, analizę commitów i podsumowania zmian za pomocą agentów.
• Koordynować wiele agentów do klasyfikacji alertów, generowania odpowiedzi i dostarczania zaleceń dla DevOps.
• Budować bezpieczne i utrzymywalne przepływy pracy zasilane agentami za pomocą otwartych ram open-source.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.

Optymalizacja predykcyjna budowania to praktyka wykorzystywania uczenia maszynowego do analizy zachowania procesu budowania i poprawy niezawodności, szybkości oraz wykorzystania zasobów.

Ta szkolenia prowadzona przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowana jest do profesjonalistów w dziedzinie inżynierii na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poprawić potoki budowania poprzez automatyzację, predykcję i inteligentne buforowanie przy użyciu technik uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie:

• Stosować techniki ML do oceny wzorców wydajności budowania.
• Wykrywać i przewidywać błędy budowania na podstawie historycznych logów budowania.
• Implementować strategie buforowania sterowane ML, aby skrócić czasy budowania.
• Integrować analizę predykcyjną z istniejącymi workflow CI/CD.

Format Kursu

• Wykłady prowadzone przez instruktora i dyskusja kierowana.
• Praktyczne ćwiczenia skupione na analizie i modelowaniu danych budowania.
• Implementacja praktyczna w symulowanym środowisku CI/CD.

Opcje Dostosowywania Kursu

• Aby dostosować to szkolenie do konkretnych łańcuchów narzędziowych lub środowisk, prosimy o kontakt z nami w celu dostosowania programu.